乔治亚太平洋正在其许多纸质转换业务中实施一种名为数字夹层的人工智能解决方案，以分析数据并识别可操作的洞察，以实现有意义的性能改进。
在当今快节奏的工业环境中，识别有意义的改进是保持领先竞争的关键。在乔治亚太平洋公司，他们创新的自家工具Digital Mezzanine正助力实现这一目标——通过人工智能和机器学习的力量，将原始机器数据转化为可操作的洞察。
数字夹层接收来自多个设施转换设备的数据流，细致分析机器何时、为何以及持续多长时间进入故障状态。但这不仅仅是发现问题;关键在于理解 哪些 问题可以被解决，从而产生真正的价值，并帮助更快地解决这些问题。
Digital Mezzanine的创始人Adam Dunigan说，他们称这些为“可压缩的机会”。通过比较故障数据随时间变化、跨机器和设施，系统能够识别并区分正常基线操作中存在的问题，以及存在于正常状态之外且可改进的问题。就像你的智能手表提醒你昨晚睡眠不如平时一样。
“在数字夹层之前，一切都是为了追逐你的顶级亏损，”他说。“我们会像纸张撕裂一样，拼命想解决一个系统性的问题。这些问题是不可避免的。你总会在某种程度上看到这些问题，所以你正在处理一个如果只遵循顶端亏损方法，可能根本无法或不现实地消除的问题。Digital Mezzanine识别并优先考虑具有实证价值的机会，而不仅仅是顶层亏损。”
这对许多机构来说是一次范式转变。Digital Mezzanine 不仅关注那些导致最多停机但无论如何干预都可能发生的问题，而是聚焦于那些一旦解决后，能够推动生产力、可靠性和安全可衡量提升的问题。
Adam分享了一个例子，指出托盘机发生了故障——托盘机是一台自动机器，将产品箱叠放并排列到托盘上进行处理、储存和运输。本案的故障是滑动片被夹持器弄丢。AI模型会查看故障，知道运行了什么产品，并分析历史数据，判断“良好”的表现。运营商应该预期每天会有五次故障，还是50次，甚至根本不会？
亚当说在这种情况下，他们根本不应该看到这些，过去四个小时里，他们已经看到了五个断层。
“如果他们继续以这种速度看到该断层，未来24小时内将面临80次停车条件，”他说。“所以，他们有件事真的很困扰他们。”
既然问题已被识别并突出，复杂的大型语言模型利用大量机器手册和文档库，生成量身定制的故障排除步骤。这些提出的解决方案由高级技术人员和相关领域专家验证，以确保安全和可行性，操作员才能看到。“
数字夹层软件整合了所有这些信息，并为我们生成一个相当简明的输出，告诉我们，当你看到故障模式开始升高时，应采取以下步骤来解决它，“亚当解释道。
他说，这是迄今为止在佐治亚太平洋地区最成功的人工智能工具实施之一。采用该技术的佐治亚太平洋工厂报告称 ，在有限的初始投资下，机器效率平均提升了15%。
平台的可扩展性也是另一大优势。Georgia-Pacific正在尽可能多的机器上部署数字夹层，甚至将这项先进技术分享给其他Koch公司，如Guardian。
归根结底，数字夹层不仅仅是减少损失的工具。这是一种 范式转变——将庞大的复杂数据转化为明确且优先级的改进路径。它不仅帮助工程师和操作员理解问题所在 ，还 能理解 问题的原因以及如何安全高效地修复。
“这有助于人们快速理解问题，这样在问题还小的时候就能及时解决，而不是让它们发展成非常大的障碍，”亚当说。“而且技术和我们的能力在不断发展，所以我们想要追求的东西从不缺乏。”
